AChatGpt與 Python 社群網路輿情分析實戰班
如何建立ChatGPT模型與應用？從商業需求角度設計生成網路輿情整合分析應用
實務上，我們已瞭解ChatGPT模型的應用場景包含對話生成、文本生成、機器翻譯等。但是，ChatGPT如何在商業需求與決策的應用場景下，做出更具體的自然語言訓練模型？首先，需要確定商業需求與目標，並根據需求選擇合適的自然語言生成模型，蒐集整理大量資料，包括文本、圖片、影片等，並進行清洗與處理。其次，需要將處理後的資料切割成訓練集、驗證集和測試集，並根據需要進行標註和分類。然後，根據訓練集開始訓練自然語言生成模型，並在驗證集上進行調參和優化，提高準確度。然而，如何依據實際情況進行優化與改進？因應不同商業需求應用，生成適合的自然語言模型？這仍是目前的一大挑戰。
如何用Python進行社群網路輿情分析？透過數據訊息分析，即時採取預防與調整
網頁或新聞上的大量文本資料，如何有效率的整理與分析？以現有的Pyathon作為技術工具，爬取蒐集相關的數據，整理出海量的文本與標註訓練資料集，再用函式庫進行語意分析與文本處理。 然而，實務上常因為特定事件的評論，會有正面與負面的評論，如何有效篩選出更客觀的視角，就需要從所有新聞報導、社交媒體上的內容，將原因、影響、趨勢等關鍵字，重新由ChatGPT生成評論與分析，並且要避免人為因素的影響，提高分析的客觀性與可信度。究竟，如何透過爬取的網路輿情分析，能快速即時反應回饋與預防？
如何自動識別品牌聲譽的評價？掌握Python結合ChatGPT進行輿情分析，提供有價值的決策參考
如何將文本數據輸入到ChatGPT模型中進行自然語言處理和分析？獲取關於品牌的評價和情感傾向？再者，當我們在模型中進行語意分析獲取相關訊息後，又如何將分析結果做可視化呈現？讓企業主或負責人可以更直接理解分析結果？有鑑於此，天地人規劃「ChatGpt與Python 社群網路輿情分析實戰班」，邀請嘉南藥理大學智慧健康產業技術研發與人才培育中心教授親授課程。業師專注於數位影像分析、影像分析、人工智慧深度學習與物聯網。在策進會、工業局等各單位教授人工智慧、機器學習應用實務，以豐富實務與教學經歷帶領學員學習ChatGPT網路輿情分析六大核心：（1）ChatGPT簡介；（2）網路爬蟲簡介；（3）網路爬蟲案例介紹；（4）網路社群篇：網路輿情分析；（5）實作分析篇：ChatGPT分析引擎；（6）案例分析篇：Python結合ChatGPT輿情分析。
課程的三大重點
基礎概念篇：解析ChatGPT 模型建立與應用場景，實際落地社群分析效益
課程中將帶領學員實際操作瞭解到，ChatGPT如何透過大量訓練資料來學習自然語言的規律和模式，進而生成高度相似的文本或對話。同時，從ChatGPT的商業化應用途徑如何確保技術的合法與可持續性發展？業師也一併講解最新版本ChatGPT-4的模型與自然語言訓練架構。
技術分析篇：業師豐富實務案例，學習社群網路輿情分析技術
如何做網路輿情分析？課程中將學習分析網路文本資料，瞭解公眾對特定主題或事件看法、情緒和態度，目的如何幫助企業、政府或其他利益相關者，瞭解公眾對特定問題的意見和反饋，制定相應的策略或政策。業師將以網路輿情分析需要使用相關技術工具與方法，例如關鍵詞提取、情感分析和主題建模等解析，再以金融業為實作範例，掌握ChatGPT串接Python建立語意分析引擎。
實戰應用篇：將ChatGPT應用於Python整合模型，生成品牌相關評論與分析
如何將ChatGPT模型應用於Python社群網路輿情分析之中？業師引導學員透過網路爬蟲，可以使用Python中的聊天機器人API和自然語言處理庫，分析社交媒體上的品牌聲譽。另外，業師也講解使用Python中的聊天機器人API和ChatGPT，怎麼分析新聞文章中的情感和主題，瞭解公眾對特定事件的看法和態度，進一步生成相關事件的評論和分析，能夠快速掌握社群關注議題，做出正確決策。
課程大綱
ChatGPT簡介
ChatGPT是一種基於深度學習技術的自然語言生成模型，透過技術應用在商業領域中，可以幫助企業提高客戶體驗和市場營銷效率，同時也可以提升企業的競爭力和創新力，改變商業的型態樣貌。但同時也要注意隨著技術的應用，需要關注資料保密和機器人倫理等問題，以確保技術的合法和可持續性發展。
1-1 人工智慧的發展。
1-2 人工智慧的商業化應用
1-3 人工智慧結合大數據進行學習
1-4 ChatGPT的產生與商業化應用
1-5 ChatGPTChatGPT-4
網路爬蟲簡介
網路爬蟲是一種自動化程式，它可以自動地在網際網路上搜尋並收集網頁的資料。這些資料可以是文字、影像、影片、聲音等等，而且可以從各種網站中獲取。網路爬蟲通常遵循特定的程序，首先會找到要搜尋的網站，接著進入網站後，會使用特定的演算法來解析網頁中的內容，並抓取需要的資料。抓取的資料可以儲存在資料庫中，供後續分析和處理使用。
2-1 網路爬蟲基本知識。
2-2 靜態網路爬分析。
2-3 動態網路爬蟲分析。
網路爬蟲案例介紹
本課程中，業師引導學員瞭解網路爬蟲可以應用在各種不同的領域，如商業、科學研究、新聞採集、大數據分析。
3-1 靜態網路爬蟲分析-上市股票分析。
3-2 動態網路爬蟲分析-PTT輿情分析。
網路輿情分析
網路輿情分析是對網絡輿論進行全面、深入、客觀、準確的調查和分析的過程，可以幫助政府、企業和個人瞭解公眾對特定事件、話題和產品的態度和看法，從而對相關決策提供參考。
4-1 網路輿情分析用到的技術。
4-2 語意資料前處理。
4-3 語意分析技術。
ChatGPT分析引擎
帶你學習建立成果之相關數據，並衡量其貨幣價值。透過「指標」確認成果確實發生，將抽象化的敘事成果透過具體的財務代理變數轉化成量化的財務數字。
5-1 實作ChatGPT。
5-2 ChatGPT串接Python。
5-3 利用Python建立ChatGPT語意分析引擎。
Python結合ChatGPT輿情分析案例
透過網路爬蟲，企業可以使用Python中的聊天機器人API和自然語言處理庫來分析社交媒體上的品牌聲譽。ChatGPT可以用於自動識別正面和負面評論。此外，使用Python中的聊天機器人API和ChatGPT，可以分析新聞文章中的情感和主題，以了解公眾對特定事件的看法和態度。ChatGPT可以生成有關事件的評論和分析。
6-1 在社交媒體上分析品牌聲譽
6-2 新聞分析
課程學習前須知
- 實際授課內容、順序、師資或有調整，依課程現場為準。
加入我們一起學習 ChatGpt與 Python 社群網路輿情分析實戰班！
授課業師
黃煒盛｜嘉南藥理大學 智慧健康產業技術研發與人才培育中心 助理教授
業師經歷第一科技技術股份有限公司技術長、社團法人台灣產學研合作發展策進會秘書長等實務，專注於數位影像分析、影像分析、人工智慧深度學習與物聯網。在策進會、工業局等各單位教授人工智慧、機器學習應用實務、Python網路爬蟲與資料分析、邊緣運算影像辨識實務等課程。具豐富實務與教學經歷。
課程資訊
課程名稱
ChatGpt與 Python 社群網路輿情分析實戰班（C1443）
課程各期時間與上課模式
#線上課程
。上課模式：第01期課程的錄製影片
。觀看方式：2023/05/05 寄送觀看Email（信內附上影片連結，未收到Email，請務必與我們聯繫）
。觀看時間：依購買天數方案，自「觀看通知Email」寄送日起算第一天。
課程售票
VIP票券兌換：每人扣0.5 張VIP票券 （ VIP申購方案 ）
課前搶先發問
ChatGPT是一種基於人工智慧的自然語言處理技術，其核心是GPT模型，可進行文本生成、問答系統、語言理解等方面的應用。
ChatGPT的應用範圍很廣，包括文本生成、問答系統、語言理解、對話生成、文本摘要等。
ChatGPT具有高度的智能化和自適應性，可以從大量的數據中學習，並生成具有上下文連貫性的文本，使對話更自然、流暢。
ChatGPT的缺點之一是需要大量的數據進行訓練，而且其生成的文本可能存在一定的語意模糊和邏輯矛盾等問題。
可以使用已經訓練好的ChatGPT模型進行文本生成，也可以使用自己的數據進行微調，從而生成符合特定要求的文本。
ChatGPT可以應用於各個領域的問答系統，如智能客服、機器人對話、自動回答系統等。
ChatGPT是基於深度學習模型訓練的，通過大量的數據訓練，模型可以學習到自然語言中的規律和模式，進而生成符合語言語境的文本。
ChatGPT是OpenAI所開發的GPT模型的前身，GPT-3是GPT模型的最新版本，擁有更多的參數和更強的表現能力。
ChatGPT的性能和訓練數據的質量和數量有著密切的關聯，一般來說，需要數百萬到數十億級別的文本數據才能訓練好一個高質量的ChatGPT模型。
ChatGPT可以輔助人類的工作，但是不會取代人類的工作，因為ChatGPT仍然存在著語意理解、推理、邏輯思考等方面的局限性，無法完全取代人類的智慧和創造力。
ChatGPT的發展前景非常廣闊，除了現有的應用外，還有很多未知的應用場景等待發掘。目前，ChatGPT在自然語言處理、智能客服、智能編輯、教育輔助等領域都有著廣泛的應用。
ChatGPT需要訪問一些使用者的數據才能進行訓練和改進，但OpenAI已經採取了一些措施來保護用戶的隱私。
購課 FAQ
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線上課程為專業師資，過去特定期別之「線上直播課程」同步錄製影片 - 觀看對電腦配備、網路的要求？
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- 不需安裝軟體或下載APP，只需上網點選影片連結，即可觀看。
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【實體課程】發票將於開課當天現場領取。 - 是否有提供講義？
【實體課程】備有紙本講義，學員可自備筆、個人筆記本；如課程涉及電腦實務操作，建議攜帶個人筆記型電腦。 - 何時開放入場？
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